张恩韶，赵春莉

(山东青年政治学院 政法学院，山东 济南250103)

新公共管理理论将公共服务视为21世纪公共行政和政府改革的核心主题，要求各国政府不断加强管理模式创新，通过服务型政府的建设，满足社会公众日益增长的公共服务需求。而作为一种新型政府管理模式，服务型政府规范化建设的要义之一便是适应形势变化对治理工具做出新调整，以解决公共服务何以实现的重大现实问题。当前政府治理面临信息革命的新常态，随着信息化和现代化建设的飞跃发展，大数据时代已然降临，微博、微信、门户网站等日益渗入人们的政治生活，迫切需要政府运用数据挖掘等现代信息和通信技术，将管理和服务通过技术集成，实现组织结构和工作流程的优化再造，跨越时间、空间及部门之间的物理与社会关系区隔，向社会提供全方位、规范且透明的优质公共信息服务。

一、大数据时代数据挖掘在公共管理中的应用

数据挖掘(Data Mining)，又译名资料探勘、数据采矿，W．J．弗洛里等学者将其定义为从大型数据库的数据中提取人们感兴趣的知识的过程。这些知识是隐含的、事先未知且潜在有用的信息，提取的知识以概念(Concepts)、规则(Rules)、规律(Regularities)、模式(Patterns)等形式加以表示。这种定义把数据挖掘的对象定义为数据库。更广义的说法是:数据挖掘意味着在一些事实或观察数据的集合中寻找模式的决策支持过程。［1］(P1－35)以往信息技术系统能够对数据进行简单的输入、查询、统计等功能，但无法满足现今时代“爆炸性”信息的处理要求，而数据挖掘能对各种类型的数据自动进行提取、转换和分析利用，通过归纳推理的处理方式获取其中隐藏的规则、知识和信息，辅助决策者制定和调整相关公共决策。

美国、日本等国家在20世纪80年代便开始利用计算机技术辅助政务管理，政府公共管理效率得到大幅提升。随后流媒体、移动通信等技术的推广应用，使半结构化和结构化数据的价值挖掘问题得以凸显。如今，数据挖掘在国际社会和各国政府政务管理中的推广应用方兴未艾。2007年，联合国启动“全球脉动计划”，计划在研究、创新实时信息数据分析的方法和技术，集中整合开放源码技术包，分析实时数据并共享预测结论等方面展开相关实验。［2］实践证明，这项计划通过大数据的采集、研判，对联合国救灾和应急等救援工作起到了积极的推动作用。2012年，美国更是从国家战略层面着手实施“大数据研究和开发计划”［3］，将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一。

与此同时，我国政府也敏锐地意识到大数据带来的发展契机，在“十二·五规划”中制定出涵盖“云技术”“物联网工程”“三网融合”等方面内容的信息技术发展战略。地方政府在贯彻落实中央“十二·五”规划过程中，结合当地发展实际推出了具体的行动计划，例如北京市的“祥云计划”，上海市的“云海计划”，广州市的“云天计划”，等等。这些行动计划的付诸实施，使政府管理的技术平台得到进一步改善，政府公共决策的数据来源更加趋于多元化，为政府基于数据而非经验进行公共管理奠定了坚实基础。

目前，部分经济发达省市正在尝试把数据挖掘技术引入到公共管理领域，对市政建设、公共安全、教科文卫、社会保障等社会关注的热点问题进行信息收集和统筹处理，辅助管理人员进行政策风险评估和政策方案选择。例如，济南市政府热线12345依托先进平台开发了千万量级的智能化大数据平台，利用大数据系统实时监控热线办理情况，实现热线扁平化管理，减少中间环节。同时，反映市民诉求的周期性、趋势性变化，对热点问题和突发事件进行实时预警，找出倾向性、苗头性问题，使相关部门前瞻性研判事态发展趋势。

二、数据挖掘对改善公共信息服务的功能

(一)提升政府的公共决策质量

当前政府部门未能在运作逻辑上完成对传统官僚制的终极超越，决策信息的传递链条冗长，信息采集面临体制性障碍，加之信息处理工具总体水平较为落后，信息反馈的渠道壅塞不畅通，容易导致公共决策“信息失真”逐级放大、回应公众信息服务需求有效性不足等问题，严重影响政府的公共决策质量。

随着数据挖掘等信息技术的发展，政府部门通过建设功能强大的决策支持系统，能够挖掘出数据中的隐含知识与信息，最大限度的利用数据资源，有效地降低由于信息传输问题衍生的决策失误发生概率，提高政府公共决策的科学化水平。在资源利用方面，传统政府决策受制于数据处理技术，难以克服封闭式决策困境，而数据挖掘则能够冲破政府体制的结构藩篱，对政府机构权限范围内的公共数据库进行预处理，将异构数据剔除，从而降低数据浪费，实现信息资源的整合开发。在数据分析方面，数据挖掘通过执行关联、聚类等分析任务，能够自动发现隐藏在大量数据中的规则，再通过决策树等方法“利用信息论原理对大量实例的特征进行信息量分析，计算各特征的信息熵，找出反映类别的重要特征”［4］，从而抓住问题的本质，辅助决策人员掌握实时动态、发现新的公共问题，以便于进行科学的规划，制订或调整决策方案，最大化地利用采集到的信息资源。

(二)满足公众的个性化信息服务需求

随着社会信息化进程的加快，公众面对爆炸性增长的数据信息资源，陷入“数据鸿沟”困境，亟需政府基于公众个体的身份、知识和心理表征进行信息的动态采集和权威发布。但传统的政府信息服务理念僵化、流程繁琐、形式单一、内容固定，难以满足社会公众的个性化信息服务需求。

数据挖掘则能够根据公众个体输入的信息需求，对数据仓库中格式统一、数量庞大的数据源自动进行关联数据的采集和分析，从中挖掘出隐含规则，实现信息资源的循环开发利用，并将公众感兴趣的公共信息进行主动推送，提供“量身定制”的个性化信息服务，满足公众的个性化需求，进一步改善公共信息服务水平。

(三)释放信息供给的社会活力

我国政府长期垄断信息资源，但其财力、人力和精力有限，不可能提供面向各阶层、各领域和行业无差等的优质服务。如果任意扩大政府信息资源的供给范围，势必会影响其他服务的供给质量和水平，无法满足公众日益增长的信息服务要求。

随着政府信息公开和电子政务建设的推进，信息资源的深度开发与利用摆上政府重要议程。各级政府通过制定一系列保障措施，不断提高信息资源市场化和社会化运作程度，发挥公益组织、市场机构等非政府组织在数据挖掘技术、资金增值开发等方面的独特优势，以竞购方式将一揽子政府信息服务业务外包。目前，信息供给服务的社会活力得到极大释放，多元合作供给信息服务的质量与水平稳步提升，数量庞大的数据信息正通过电子化、网络化手段方便快捷地提供给公众。

三、数据挖掘改善公共信息服务的现实困境

第一，在技术发展的环境基础方面，数据挖掘工具能为改善公共信息服务提供必要的技术支撑，但我国现有的软硬件技术条件不够完善，且市场上主流的数据挖掘工具多是国外企业研发，其产品设计适用可能并不完全符合我国国情。“传统的数据挖掘方法与工具技术逐渐无法应付技术领域中迅速涌现的大规模数据，更无法实现对如此量级数据的实时处理与分析，从而丧失产生辅助决策依据的数据分析方案与能力。”［5］在大数据已然降临的时代背景下，高性能分析工具的匮乏直接影响数据价值的充分释放，传统的数据应用方法尚未适应数据环境的变化完成适当的调整，在数据采集、存储、分析以及可视化等诸多方面亟需推出新产品，或对旧技术进行改造升级。

第二，多元供给模式使公共信息服务面临的运营困境得到缓解，但运营机制尚处于试点阶段，缺乏匹配的制度设计，难以保障多元主体合作供给的顺利开展。目前我国还没有出台信息服务多元供给合作机制的具体规定，运作模式等方面的制度设计严重缺失，使得公共信息服务合作的边界和范围难以确定，不能充分发挥多元主体的比较优势，系统内部诸多碎屑化的公共信息被轻易浪费丢弃，公共信息服务的整体效益不尽如人意。加之对公共信息服务多元供给的管理工作未能实施有效监督，扮演元治理角色的政府机关因得不到客观公正的反馈意见，不能对服务实施过程中的问题做到及时发现并从根本上加以解决。

第三，公共信息服务管理中数据挖掘的安全问题必须引起足够的重视。“棱镜门”事件曝光后，国际社会掀起新一轮互联网治理热潮，人们开始反思在大数据时代如何兼顾安全与自由、公益与权利的两难问题。因缺乏必要的制度设计加以规范，数据挖掘技术在起到改善政府公共信息服务积极作用的同时，也对个人及国家的数据信息安全带来一定的负面影响，引发数据泄密、数据侵权等信息安全问题。用户对从大数据中提取的个人敏感信息可能并不完全熟知，如语言风格、个人行为特征、社交关系谱等，而专业数据挖掘公司却能够运用这些数据分析出用户的个人喜好、处事特征、行程安排等表征，一旦这些信息被非法获取和运用，个人的隐私和人身安全等权利便面临被侵犯的危险。对于国家来说，由于政府信息系统中存储着大量事关国家机密不可外传的数据信息，信息的泄露可能会给国家造成巨大的损失，甚至可能威胁到国家的治理和社会公共安全。

第四，部门利益的差异性导致合作供给存在障碍。信息资源整合和信息资源库建设是构建公共信息服务多元合作供给模式的前提，而要“实现信息资源在不同层级、不同部门间的整合与共享，建立能满足公众多样化需求的信息资源库”［6］，需要打破各级政府和部门对信息资源的封锁和垄断。目前问题的症结在于部门之间的利益差异，传统等级官僚体制下的竞争关系致使各方信息拥有者以自身利益为重。加之传统官本位思想的影响难以彻底祛除，政府部门工作人员民主意识、服务意识淡薄，将掌握在手里的资源视作权力的象征，缺乏与其他部门、组织共享信息资源的合作意愿。在未厘清信息资源管理体制之前，针对重复建设、资源浪费等暴露出的问题进行局部优化，很难使当前部门林立、分头管理、程序繁琐、管理低效的局面得到根本改观，会弱化数据挖掘改善公共信息服务的积极作用，妨碍政府信息资源应用能力和管理水平的进一步提高。

第五，政府工作人员的思想认识存在问题。个别政府部门负责人空谈改革创新，对引入新兴技术改进政府公共信息服务持怀疑态度，往往以技术不成熟、资金投入大等理由反对任何改革举措，而不是主动去调研、学习，发现存在的问题，并找到有效的解决办法。另一方面，采用数据挖掘的政府机关将公共信息服务供给责任完全交给运营公司，只追求最后的分析结果，而对数据存储、数据挖掘过程、数据挖掘结果的知识重现不够重视，在分析结果的应用上也不够谨慎，不考虑数据变化形势盲目沿用数据变化前的策略，经常将前段时间的分析结果应用到当前的决策过程，给国家和集体造成不可估量的损失。

四、利用数据挖掘改善公共信息服务的应对策略

在技术手段方面，政府应借鉴其他国家的研究成果和实践经验，依托清华大学数据科学研究院等国内科研院所组织相关领域专家进行科技攻关，为其提供充分的经费保障和实验室条件，激励研发人员做好方案设计，不断深化数据挖掘的理论研究和技术创新。同时，利用阿里巴巴、浪潮等集团公司在行业领域的技术和服务优势，联合开发政府决策支持系统，推出本土化数据挖掘解决方案，并提供便利可靠的服务保障，从而为政府改善公共信息服务提供强有力的技术支持。

在环境配套建设方面，政府应重视高新技术在公共信息服务中的作用，运用行政、经济、法律等多种手段推动数据挖掘基础设施的基本建设，以改善政府公共信息服务所依托的基础设施条件不完善的现实处境。建设过程中应注意建立广泛协商基础上的多元合作关系，广泛吸纳社会资本的参与。建设内容应覆盖技术、管理机制等各个层面，要对技术标准、企业与政府职责等环节做出明确规定。管理部门应加强公共信息服务质量监管，保证政府投入资金能够得到妥善使用。

在制度设计方面，完善公共信息服务多元供给相关配套法律法规，首要的工作是明确政府的元治理角色，加快转变政府职能，督促政府机关工作人员进一步加强服务意识，适应信息化时代的变革要求，尽快升级决策支持系统。另外，还要设计合理的多元合作供给运行模式与监管模式，使政府与社会呈现良性互动的态势，政府对公众关心的社会问题能够及时做出回应，而公众则能实时监督并将意见和建议反馈给政府。为此，应尝试在社会组织内部建立信息采集中转站及中心数据库，并赋予社会组织对政府公共数据库的等级访问权限，实现上下层数据的无缝对接和交换，使以往闲散的数据被挖掘后得到最大化的利用。

在信息安全方面，除呼吁社会增强安全意识之外，政府主管部门应依据“依法治网”理念尽快出台网络信息安全法，确立信息服务多元供给主体的合作领域及边界。而基于政府数据资源的数据挖掘系统则应具备云存储、自动备份等安全防护功能，可根据外部形势需要自动进行安全防护升级。政府工作人员也应加强保密意识，重视数据的归档和备份管理。政府部门之间应建立等级式信息共享机制，使用物理或虚拟阻隔建立政务内网、外网，设置信息管理权限，防止保密信息泄露，对不在保密范围内的数据则主动予以对外开放，供其他部门或公众查询或使用。政企合作共建信息管理系统，必须在招投标过程中核实企业资质，在签约合同中明确企业的信息保密义务和运营管理范围。对违反约定获取非法利益的涉事企业，坚决依法执行处罚并与之终止合作关系。

信息资源整合方面，可以设立专门的公共信息资源管理机构。除负责对各政府相关部门的信息资源进行监管和整合外，还要构建“联盟收益”分配机制，负责对联盟收益及代价进行权威性分配。所谓的公共信息资源联盟收益分配机制，就是将各部门开发信息资源所获利益加总归结为联盟的整体收益，然后由专门的管理机构将整体收益在各利益相关部门进行再分配。在出现利益分配严重不均问题时，必须采用利益补偿机制，以确保信息服务合作供给各方能够利益均沾，从而增强信息资源整合的主动性和积极性。

在思想认识方面，政府工作人员应带头主动学习数据挖掘知识，培养数据管理思维，善于使用数据挖掘工具进行信息管理，更好地满足公众的个性化信息服务需求。同时，考虑到目前行业、政府部门间的数据整合难度比较大，而数据挖掘技术不够成熟，公私合作的信息供给模式尚在探索过程当中，数据挖掘及分析结果可能并不完全符合实际情况，也要求政府工作人员客观看待数据挖掘的作用，防止患上技术依赖症，在完善竞争机制激发信息服务供给社会活力的同时，不能以“市场化改革”为托辞，将信息服务管理业务托付给运营企业撒手不管，必须切实履行好监管职责。

总之，随着大数据时代的到来，云计算、数据挖掘等新技术使政府管理创新面临新常态。为实现国家治理体系和治理能力现代化目标，我国政府应紧紧抓住信息化革命带来的重要发展机遇期，积极主动地将数据挖掘技术运用到政府管理中去，即使在应用中可能会存在很多问题，也应抱着改革心态加以研究，用发展眼光加以看待，发现问题并解决问题，以坚定的步伐推动服务型电子政府的建设，逐步改善政府的公共信息服务质量。

［1］FAYYAD U．MAdvances in Knowledge Discovery and Data Mining［C］．Cambridge，MA:AAAI/MIT Press，1996．

［2］艾玛纽尔·勒图．大数据促发展:挑战与机遇［R］．美国:联合国“全球脉动”小组办公室，2012．

［3］李国杰，程学旗．大数据研究:未来科技及经济社会发展的重大战略领域——大数据的研究现状及科学思考［J］．中国科学院院刊，2012，(6)．

［4］柳炳祥，章义来，刘少兰，等．数据挖掘在电子政务数据分析的应用研究［J］．情报杂志，2005，(3)．

［5］朱东华，张嶷，汪雪锋，等．大数据环境下技术创新管理方法研究［J］．科学学与科学技术管理，2013，(4)．

［6］陈怀平，金栋昌．基于大数据时代的公共信息服务政企合作路径分析［J］．图书馆工作与研究，2014，(8)．